Banca de QUALIFICAÇÃO: GABRIEL EDSON SOUSA DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: GABRIEL EDSON SOUSA DA SILVA
DATA: 04/03/2026
HORA: 14:00
LOCAL: on line
TÍTULO:

ABORDAGEM BAYESIANA NA MODELAGEM NÃO LINEAR DO CRESCIMENTO E DESENVOLVIMENTO DE FRUTOS DE UMBUZEIRO

PALAVRAS-CHAVES:

Spondias Tuberosa;

Modelos não lineares;

Inferência Bayesiana;

MCMC;

Fisiologia pós-colheita.

PÁGINAS: 56
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Probabilidade e Estatística
SUBÁREA: Estatística
ESPECIALIDADE: Regressão e Correlação
RESUMO:

O umbuzeiro (Spondias tuberosa Arruda) é uma espécie endêmica da Caatinga de inestimável valor socioeconômico e ecológico, cuja exploração racional demanda o conhecimento preciso de sua fenologia. No entanto, a modelagem matemática do desenvolvimento de seus frutos frequentemente enfrenta desafios estatísticos devido à alta variabilidade biológica intrínseca a espécies nativas e a limitações amostrais. Este trabalho teve por objetivo aplicar modelos de regressão não linear sob a ótica da inferência Bayesiana para descrever a cinética de crescimento físico e as alterações bioquímicas durante a maturação do umbu. Utilizaram-se dados experimentais provenientes de cinco unidades geoambientais do semiárido brasileiro para ajustar os modelos Gompertz e Logístico às variáveis de peso médio, sólidos solúveis, acidez titulável e vitamina C. A metodologia estatística empregou o algoritmo No-U-Turn Sampler (NUTS) implementado no software R (R Core Team, 2024), incorporando distribuições a priori informativas (Normal e Gamma) elicitadas a partir de literatura atualizada e do princípio da máxima entropia para garantir a identificabilidade dos parâmetros. A convergência das cadeias de Markov foi rigorosamente validada pelos diagnósticos de Geweke, Heidelberger & Welch e pelo fator de dependência de Raftery & Lewis. A seleção de modelos, fundamentada no Critério de Informação de Watanabe-Akaike (WAIC) e na Validação Cruzada Leave-One-Out (LOOIC), demonstrou que o modelo Logístico se mostrou superior para descrever o acúmulo de biomassa, estimando com precisão o peso assintótico final e o ponto de inflexão do crescimento. Para as variáveis bioquímicas, os modelos de decaimento reparametrizados capturaram a dinâmica de degradação da acidez e da vitamina C, permitindo estimar a concentração residual no fruto maduro através de Intervalos de Credibilidade de Mais Alta Densidade (HPD) de 95%. Conclui-se que a abordagem Bayesiana demonstrou robustez superior aos métodos frequentistas tradicionais, fornecendo estimativas paramétricas estáveis e biologicamente interpretáveis. Os parâmetros de taxa e assíntota obtidos definem janelas temporais críticas para o manejo e a colheita, oferecendo subsídios quantitativos inéditos para programas de melhoramento genético e para a conservação sustentável desta frutífera na região semiárida.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - TALES JESUS FERNANDES (Membro)
Externo à Instituição - SILVIO DE CASTRO SILVEIRA - FEOL (Suplente)
Interno - MARCELO ANGELO CIRILLO (Suplente)
Presidente - JOEL AUGUSTO MUNIZ (Membro)
Externo à Instituição - FELIPE AUGUSTO FERNANDES - UFTM (Membro)
Interno - EDILSON MARCELINO SILVA - UFRRJ (Membro)
Externo à Instituição - ARIANA CAMPOS FRÜHAUF - FADMINAS (Membro)